Diario Oficial de la Federación, No. de publicación 059/2026, Ciudad de México, miércoles 11 de marzo de 2026 (Edición Matutina)

Mención EXPLÍCITA de 'técnicas de inteligencia artificial' en las funciones oficiales de un puesto del Servicio Profesional de Carrera de la SHCP. El puesto, adscrito a la Unidad de Política y Estrategia para Resultados de la Subsecretaría de Egresos, tiene como función formal aplicar IA y 'modelos predictivos sobre el desempeño presupuestario, mediante técnicas de procesamiento masivo de datos' (Función 6) para 'identificar patrones, tendencias y desviaciones relevantes para el monitoreo del gasto público' y 'anticipar desviaciones'. Esto confirma el despliegue institucional de IA/analítica predictiva en la vigilancia y control del gasto público federal mexicano. RIESGOS: R1 (Malfunctions): El uso de IA para detectar 'desviaciones' en el gasto público puede generar falsos positivos/negativos que orienten erróneamente decisiones presupuestarias y señalamientos a dependencias y entidades. El texto no describe niveles de supervisión humana, validación independiente de los modelos, ni umbrales de precisión; el riesgo de 'automation bias' (tratar el output de IA como infalible) en un dominio fiscal sensible es real. R2 (Discrimination/Bias): Aunque el objeto es gasto público y no personas directamente, los 'modelos predictivos' y la 'identificación de desviaciones' pueden incorporar sesgos que penalicen sistemáticamente a ciertas dependencias, programas sociales o gobiernos subnacionales, afectando indirectamente a poblaciones beneficiarias. No se prevén auditorías de equidad ni mecanismos de impugnación de los resultados algorítmicos. R7 (Labor Displacement / automatización de tareas cognitivas): La descripción del puesto institucionaliza la automatización de tareas analíticas antes humanas (limpieza, transformación y modelado de datos con Python/R, 'reducir tiempos de procesamiento y minimizar errores humanos'). Señal incipiente de transformación de funciones de análisis presupuestario hacia perfiles de ciencia de datos/IA. GAPS REGULATORIOS: 1. No hay marco que exija transparencia, explicabilidad ni auditoría de los modelos de IA usados para monitorear el gasto público. 2. No se establecen estándares de precisión, validación cruzada documentada ni revisión humana obligatoria antes de actuar sobre 'desviaciones' detectadas. 3. No hay mecanismo de impugnación para dependencias/programas señalados por el sistema. CONTEXTO MEXICANO: La introducción de IA en la SHCP para vigilancia del gasto se da sin una ley federal de IA ni lineamientos de gobernanza algorítmica en el sector público; la capacidad de enforcement y de auditoría técnica independiente de estos modelos es limitada.

Todas las convocatorias del Servicio Profesional de Carrera publicadas en esta edición establecen como Etapa I del concurso una 'Revisión curricular de forma automatizada' mediante la herramienta TrabajaEn. Se trata de un filtro automatizado de candidaturas (cribado curricular) en procesos de selección de personal del sector público federal, criba que decide qué aspirantes avanzan a las etapas de evaluación. RIESGO R2 (Discrimination & Bias): La taxonomía identifica la 'selección automatizada' y los 'algoritmos de selección de personal en sector público' como un dominio de riesgo de discriminación algorítmica. Un filtro curricular automatizado puede descartar candidaturas con base en correspondencias rígidas de carrera/experiencia, perpetuando desigualdades de acceso al empleo público sin transparencia sobre los criterios aplicados. GAP REGULATORIO: La convocatoria no describe los criterios algorítmicos del cribado, ni prevé auditoría de equidad, explicación de causas de descarte automatizado o un mecanismo de impugnación específico para la criba automatizada de la Etapa I. Aunque por su naturaleza (correspondencia con un catálogo de carreras/perfiles) es un filtro más reglado que predictivo, su despliegue masivo y la ausencia de salvaguardas explícitas lo convierten en un gap relevante. NOTA DE EVIDENCIA: Es un riesgo IMPLÍCITO de tipo gap; la herramienta TrabajaEn realiza una verificación reglada de requisitos y no necesariamente emplea aprendizaje automático, por lo que la severidad se calibra en Media-Alta y no en Alta.